– временной ряд, 
– трендовая компонента, 
– сезонная компонента, 
– случайная компонента. Если 
, то правильно найдены значения компонент ряда … 
Ответ: b
Определить наличие тренда во временном ряду можно … По графику временного ряда По объему временного ряда По отсутствию случайной компоненты С помощью статистической проверки гипотезы о существовании трендаОтвет: а, d
Определить наличие циклических (сезонных) колебаний во временном ряду можно … В результате анализа автокорреляционной функции По графику временного ряда По объему временного ряда С помощью критерия Фостера-СтюартаОтвет: a, b
Пусть
– временной ряд с квартальными наблюдениями, 
– аддитивная сезонная компонента. Оценки сезонной компоненты для первого, второго и четвертого кварталов соответственно равны 
, 
, 
. Оценка сезонной компоненты для третьего квартала равна … Ответ: 6
В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой трехчленной скользящей средней первое сглаженное значение равно …Ответ: 5
В результате сглаживания временного ряда 6, 2, 7, 5, 12 простой четырехчленной скользящей средней первое сглаженное значение равно …Ответ: 5
Для описания тенденции временного ряда используется кривая роста с насыщением …
Ответ: d
Коэффициент автокорреляции первого порядка Коэффициент частной корреляции между соседними уровнями временного ряда Линейный коэффициент парной корреляции между произвольными уровнями временного ряда Линейный коэффициент парной корреляции между соседними уровнями временного ряда Линейный коэффициент парной корреляции между уровнем временного ряда и его номеромОтвет: с
НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?
Ответ: с
Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции 4 порядка, то временной ряд имеет линейный тренд случайную компоненту тренд в виде полинома 4 порядка циклические колебания с периодом 4Ответ: d
Известны значения коэффициентов автокорреляции
, 
, 
, 
. Укажите верные утверждения… Временной ряд содержит линейный тренд Временной ряд содержит тренд в виде полинома 4 порядка Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 2 Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 4 Ответ: a, d
Известны значения коэффициентов автокорреляции
, 
, 
, 
. Можно сделать вывод… Временной ряд содержит линейный тренд Временной ряд является случайным Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 2 Временной ряд содержит циклические колебания с периодом 4 Ответ: с
Модель временного ряда считается адекватной, если значения остатков … имеют нулевое математическое ожидание значение фактическое значение F-критерия меньше табличного подчиняются нормальному закону распределения подчиняются равномерному закону распределения положительны являются случайными и независимымиОтвет: a, с,f
Независимость остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью Критерия Дарбина-Уотсона Критерия Пирсона Критерия Фишера Анализа автокорреляционной функции остатковОтвет: a, d
Случайность остатков модели временного ряда может быть проверена с помощью Анализа автокорреляционной функции остатков Критерия Пирсона Проверки гипотезы о наличии тренда Расчета асимметрии и эксцессаОтвет: a, с
Для экспоненциального сглаживания используется формула
Ответ: b
Постоянная сглаживания
в модели экспоненциального сглаживания 
принимает значения 0,2 или 0,3 от 0,7 до 0,9 [0;1] произвольные Ответ: с
Выбор оптимального значения постоянной сглаживания
в модели экспоненциального сглаживания 
осуществляется Всегда используется значение 
Всегда используется значение 
Оптимальным считается такое значение 
, при котором получена наименьшая дисперсия ошибки Оптимальным считается такое значение 
, при котором получена наибольшая дисперсия ошибки Ответ: с
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 |
